BS EN ISO/IEC 5259-4:2025
人工智能用于分析和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)質(zhì)量過(guò)程框架

Artificial intelligence. Data quality for analytics and machine learning (ML) - Data quality process framework

適用范圍: 1 適用范圍本文件規(guī)定了適用于各種類型、規(guī)模和性質(zhì)的組織的通用組織方法，以確保在分析和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）中的訓(xùn)練和評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量。它包括以下方面的指導(dǎo)： — 對(duì)于監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)，涉及用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注，包括常見(jiàn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注組織方法； — 非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)； — 半監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)； — 強(qiáng)化學(xué)習(xí)； — 分析。本文件適用于來(lái)自不同來(lái)源的訓(xùn)練和評(píng)估數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)組成、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)標(biāo)注、評(píng)估和數(shù)據(jù)使用。本文件不定義具體的平臺(tái)、工具或服務(wù)。